基于數(shù)據(jù)挖據(jù)的商業(yè)銀行客戶細(xì)分研究.pdf

1、近些年來，客戶關(guān)系管理已經(jīng)成為人們研究的熱點(diǎn)，銀行的客戶關(guān)系管理受到了人們更多的關(guān)注，良好的客戶關(guān)系管理能夠降低銀行的成本，提高銀行的收益。銀行數(shù)據(jù)庫中的大量數(shù)據(jù)是一筆寶貴的財(cái)富。利用這些數(shù)據(jù)，可以對銀行客戶行為進(jìn)行預(yù)測，然后為銀行提供更加準(zhǔn)確的決策指導(dǎo)。
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的信息，然后能夠進(jìn)一步幫助銀行更好地進(jìn)行客戶關(guān)系管理，從而提升銀行的競爭力。本文論述了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在銀行客戶關(guān)系管理中的應(yīng)用，特別是在客戶細(xì)

2、分中的應(yīng)用，這些應(yīng)用對銀行客戶關(guān)系管理的實(shí)施具有一定的借鑒意義。
　　本文利用數(shù)據(jù)挖掘的方法研究了銀行客戶的細(xì)分問題。首先，確定了客戶細(xì)分中的研究指標(biāo)，基于RFM模型，確定了近度R、頻度F以及額度M三個(gè)指標(biāo);其次，利用聚類方法對客戶進(jìn)行聚類，將客戶分為四類，分析每類客戶的特點(diǎn)，提供不同的營銷建議;最后，利用分位數(shù)回歸方法研究了客戶存款總量的影響因素，對結(jié)果進(jìn)行分析，得出相對應(yīng)的結(jié)論。
　　通過RFM模型以及聚類方法對客戶進(jìn)行